come crescere se l'IA fa già tutto?

Il Paradosso del Junior Developer

La Situazione

L'automazione di task semplici, ripetitivi e a bassa complessità è ormai una realtà consolidata.

Però questi compiti hanno sempre anche rappresentato un modo per ogni sviluppatore junior di imparare, di fare pratica su una code base e poter contribuire anche attivamente agli sviluppi.

Pensiamo ad attività come correggere bug minori, scrivere test unitari standard, creare semplici interfacce CRUD.

La possibilità insomma non solo di imparare le basi ma anche di sbagliare con rischi controllati.

Oggi, Copilot, Antigravity, Claude possono completare queste attività in pochi secondi, spesso con una precisione sintattica superiore a quella di un principiante.

Emerge quindi un interrogativo critico per chi gestisce team tecnologici e, in generale, ha a cuore la crescita delle persone Tech.

Come può un junior crescere nell'era dell’IA?

La risposta richiede intanto di ridefinire il concetto stesso di "sviluppatore".

Ridefinire il Ruolo

Se si considera lo sviluppatore come colui che meramente converte specifiche in linee di codice, la figura del junior appare effettivamente poco incisiva.

Ma è davvero così? O è una definizione troppo riduttiva?

Non è forse vero che Il valore reale di un professionista tecnico, indipendentemente dalla seniority, non risieda in quanto codice scrive, ma nella capacità di risolvere problemi?

In questo scenario, l'IA diventa uno strumento che cambia le competenze necessarie.

Non è più sufficiente "saper programmare" ma diventa necessario saper comprendere il dominio e l'effettiva portata del problema che si vuole risolvere.

La formazione deve spostarsi dal "come scrivere il codice" al "perché scrivere quel codice". (o, magari, non scriverlo affatto).

La Competenze che Servono

Scrivere "buon codice" non significa solo rispettare principi e best practice ma anche codice che risponda ad una reale esigenza di business, che sia mantenibile e comprensibile agli altri.

L'IA può generare una funzione tecnicamente perfetta ma completamente inutile per il contesto specifico o disallineata rispetto agli obiettivi aziendali ed è qui che risiede l'opportunità di crescita per i junior: sviluppare quelle competenze che erroneamente vengono definite "soft" e relegate a una fase successiva della carriera.

Capacità di ascolto, interazione con gli stakeholder, comprensione dei requisiti non funzionali ed empatia verso l'utente finale diventano competenze da iniziare a sviluppare da subito.

Per essere un comunicatore tecnico prima ancora che un esecutore.

E c’è un altro aspetto rilevante: la qualità e la specificità del “prompt” che si fornisce agli strumenti generativi è molto importante per la qualità del risultato e, per farlo, è necessario aver ben chiaro il contesto di applicazione.

Ecco quindi che comprensione e comunicazione diventano ulteriormente competenze fondamentali anche per l'aspetto di esecuzione.

L'IA come Mentore, Non come Sostituto

Oltre che per "eseguire", integrare questi strumenti nel processo di apprendimento è uno step accelerante.

Invece di usare l'IA solo per ottenere l'output finale, si può utilizzarla come strumento di confronto critico.

Chiedere al modello di spiegare passaggi complessi, di proporre alternative architetturali o di fare refactoring del proprio codice, consente alle persone meno esperte a valutare e giudicare il risultato, sviluppando senso critico molto più velocemente e con un livello di interazione decisamente superiore rispetto al passato, quando c’era solo “Stack Overflow”.

Ecco quindi che diventa una opportunità e permette, lato organizzativo, sessioni di “training on the job”, che armonizzano sia la produttività che l’apprendimento.

Dalla Teoria alla Pratica

Scopo: Sviluppare il pensiero critico e la capacità di analisi del codice (Code Review) nei profili junior, potenziando il ruolo dell’IA come strumento di apprendimento.
Destinatari: Junior Developer, Team Leader (come supervisore).
Modalità di Esecuzione:
Selezione del Task
Assegnare un task di media complessità, tipico del dominio aziendale.
Generazione
Chiedere di utilizzare strumenti IA
Analisi Critica
Oltre a testare il funzionamento, scrivere una Code Review dettagliata della soluzione proposta dall'IA, evidenziando:
  • Potenziali bug logici o edge cases non gestiti.
  • Problemi di sicurezza.
  • Violazioni delle convenzioni di stile del team o dell'architettura esistente.
  • Ridondanze o inefficienze.
Confronto
Revisione del prompting utilizzato e Code Review insieme al Team Leader.

Considerazioni finali

Formare i nuovi talenti in questo contesto storico richiede il coraggio di abbandonare vecchie abitudini per abbracciare un modello che premia, fin dal primo giorno, la capacità di ragionamento, la comprensione del contesto e la qualità dell'interazione con gli altri.

Se ci pensiamo, sono tutti elementi che erano importanti anche prima dell’avvento dell’IA ma, oggi più che mai, è necessario potenziarli fin dall'inizio della propria carriera, per essere professionisti migliori.
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